RPA та штучний інтелект – це два захоплюючі та інноваційні ІТ-додатки, що знаходяться на передовій революції цифрової трансформації. Обидві технології змінюють світ праці, розширюючи можливості працівників і відкриваючи нову еру продуктивності. Однак, незважаючи на те, що RPA і ШІ мають багато спільних рис і точок перетину, вони є різними інструментами зі своїми сильними і слабкими сторонами.
У цій статті ми розглянемо різницю між автоматизацією та штучним інтелектом і продемонструємо, де вони використовуються, як вони працюють і як вони поєднуються, щоб допомогти сучасному бізнесу рухатися до автоматизованого майбутнього.
Визначення RPA та AI
Перш ніж ми перейдемо до відповідних застосувань та випадків використання
роботизованої автоматизації процесів (RPA)
та штучного інтелекту (ШІ), варто дати визначення обом поняттям.
1. Що таке RPA?
Роботизована автоматизація процесів (RPA) – це набір технологій, які допомагають автоматизувати передбачувані, засновані на правилах бізнес-процеси.
Робочі процеси в бізнесі складаються з багатьох завдань. Деякі з цих завдань вимагають від людини прийняття рішень і суджень. Однак багато з них повторювані та передбачувані. Саме для автоматизації цієї другої категорії і використовується RPA.
Більшість програмного забезпечення, яке ми любимо і використовуємо сьогодні, базується на правилах. Комп’ютери чудово виконують чітко визначені замовлення як з швидкістю, так і з точністю. Поки ми даємо їм правильні інструкції, вони можуть невпинно обробляти інформацію та виконувати завдання.
RPA – це те саме. Однак, де він перевершує і допомагає бізнесу, так це в розширенні тих самих функцій у різних додатках, системах і базах даних. Коротше кажучи, RPA взаємодіє з різними додатками так само, як це робить людина. Він може імітувати кліки, натискання клавіш і рухи миші, які відбуваються під час взаємодії людини з комп’ютером, і запам’ятовувати ці дії як серію кроків, які розгортаються при виконанні тригера або певної умови.
Приклади технології RPA
- Інтеграція з API
- Кросплатформенний скриптинг
- Написання сценаріїв для крос-додатків
- Цифрові роботи або “боти”
- Інструменти запису графічного інтерфейсу
- Інтерфейси без коду
2. Що таке штучний інтелект?
Штучний інтелект (ШІ) – це набір технологій, які імітують людське пізнання. Деякі з цих розумових завдань включають навчання, міркування, самокорекцію, розпізнавання об’єктів, прийняття рішень і прогнозування. Хоча ця галузь комп’ютерних наук існує з 1950-х років, вона досягла серйозних успіхів за останні десять-п’ятнадцять років.
ШІ використовується повсюдно. Хоча генеративний ШІ, безпілотні автомобілі та віртуальні помічники, такі як Siri та Alexa, потрапляють у заголовки газет, він також забезпечує більш прозаїчні, але практичні додатки, такі як предиктивний текст, кібербезпека, захист від шахрайства, пошукові системи, персоналізований маркетинг та рекомендації, а також аналітика даних.
ШІ, який ми маємо зараз, зазвичай називають вузьким ШІ. Коротше кажучи, він імітує людський інтелект у вузьких сферах – наприклад, AlphaGo від Deepmind або різні програми для розпізнавання мови. Однак у майбутньому прогнозується, що ШІ перейде від спеціалізації до більш загального інтелекту, який зможе вирішувати ширший спектр завдань.
Приклади технологій штучного інтелекту
- Обробка природної мови
- Машинне навчання
- Глибоке навчання
- Технологія комп’ютерного зору
- Прогностичний аналіз
- Генеративний ШІ
3. RPA vs AI vs ML
Існує значна плутанина між цими технологіями, і деякі люди задаються питанням про зв’язок між роботизованою автоматизацією процесів і машинним навчанням.
Для ясності, машинне навчання (МН) – це різновид штучного інтелекту. Ця технологія використовує алгоритми та статистичні моделі для пошуку закономірностей у великих масивах даних. Звідти вона може виводити цінні ідеї або робити прогнози. Основна відмінність роботизованої автоматизації процесів від машинного навчання полягає в тому, що RPA чітко керується, в той час як ML має можливість самостійно знаходити способи обробки даних.
Машинне навчання для автоматизації роботизованих процесів можливе, коли інструменти RPA доповнюються штучним інтелектом. В результаті, при спільному використанні, RPA і машинне навчання є одними з найбільш захоплюючих горизонтів у сфері автоматизації.
Застосування штучного інтелекту та штучного інтелекту
На поверхневому рівні RPA та ШІ мають багато спільного в тому, як ці технології застосовуються в бізнес-середовищі. Обидва інструменти спрямовані на розширення та збільшення кількості людських працівників, що дозволяє компаніям досягти більшої продуктивності, точності та ефективності.
1. Застосування ШІ
ШІ використовується в найрізноманітніших галузях промисловості кількома чудовими способами, зокрема:
- Прогностичний аналіз
- Автономні транспортні засоби
- Програмне забезпечення для розпізнавання облич
- Кібербезпека
- Персоналізація
- Автоматизація маркетингу
- Фармацевтичний дизайн лікарських засобів
- Виявлення шахрайства
- Чат-боти для обслуговування клієнтів
2. Застосування RPA
RPA
набув широкого розповсюдження в бізнес-спільноті, оскільки він може виконувати різноманітні завдання, такі як:
- Адаптація клієнтів та співробітників
- Формування звітів
- Введення та міграція даних
- Автоматизоване тестування програмного забезпечення
- Перевірка працевлаштування або кредитоспроможності
- Системи відстеження заявників
- Автоматизація KYC
Ці застосування ШІ та RPA – лише верхівка айсберга. Обидві технології були прийняті на підприємствах, щоб допомогти автоматизувати нескінченну кількість завдань для підвищення ефективності та точності.
ШІ та RPA: Відмінності та схожість
Між RPA та штучним інтелектом багато спільного, але є кілька ключових відмінностей, які потрібно знати.
У чому різниця між ШІ та RPA?
1. Розвиток
Один з найкращих способів розглянути ШІ та RPA – це різні процеси розробки, що стоять за кожним програмним забезпеченням.
RPA орієнтований на процес. Розробники визначають завдання, які вони хочуть автоматизувати, і перетворюють кроки на комп’ютерний скрипт, який виконує ці завдання.
ШІ керується даними. Він використовує машинне навчання для пошуку закономірностей у великих наборах даних, які навчаються видавати результати. Коли ці алгоритми добре функціонують, вони можуть приймати нові вхідні дані і обробляти нові дані, щоб відповідати на питання, робити прогнози або запускати дії.
2. Думати vs робити
Один із способів виразити різницю між штучним інтелектом і автоматизацією – це порівняти мислення з діями.
RPA виконує свої завдання як вірна робоча конячка. Йому не потрібно думати, йому просто потрібно робити.
На відміну від цього, ШІ використовує когнітивні процеси, подібні до людського мислення. Він може читати електронні листи та інші форми неструктурованих даних, щоб витягувати з них сенс або знаходити закономірності в даних, щоб витягувати з них ідеї або навіть прогнози. Більше того, завдяки використанню машинного навчання інструменти ШІ можуть постійно поглинати нову інформацію, вчитися на сценаріях і вдосконалюватися з часом.
3. Бар’єр для в’їзду
RPA набув широкого розповсюдження, оскільки він є економічно ефективним, швидким у впровадженні та має коротку криву навчання.
ШІ, навпаки, є високотехнологічним, складним у навчанні та дорогим, значною мірою через те, що він покладається на величезні масиви даних.
4. Застосування в робочому середовищі
RPA має кілька варіантів використання, наприклад, введення даних, сканування веб-сайтів та обробка рахунків-фактур. Однак найкраще він підходить для передбачуваних завдань з дуже чіткими кроками.
З іншого боку, ШІ може виконувати ширший спектр обов’язків, таких як складна обробка даних, інтелектуальне прийняття рішень і навіть створення контенту.
У чому схожість між ШІ та RPA?
1. Автомат
Як RPA, так і ШІ автоматизують завдання, які традиційно виконувалися людьми-операторами. Хоча вони використовують різні технології та виконують свої обов’язки по-своєму, вони обидва зменшують навантаження на людей.
Таким чином, обидва інструменти здатні як замінити людську працю, так і доповнити її, механізуючи завдання інформаційних технологій.
2. Інтеграція
RPA і ШІ можуть інтегруватися з існуючими бізнес-системами, розширюючи їхні можливості, роблячи бізнес більш ефективним і навіть подовжуючи термін служби застарілих систем.
3. Зменшення кількості помилок
І ШІ, і RPA є важливими гравцями у боротьбі з людськими помилками. Механізуючи бізнес-процеси, компанії можуть зменшити грошові та репутаційні витрати, які виникають внаслідок помилок, яким можна було б запобігти,
ШІ та RPA: Сильні та слабкі сторони
Жоден інструмент не є ідеальним. Якщо ви хочете розкрити переваги автоматизації, вам потрібно розуміти сильні та слабкі сторони RPA та штучного інтелекту.
1. Сильні та слабкі сторони ШІ
Розглянемо деякі плюси та мінуси ШІ для автоматизації
Переваги ШІ
- Може навчатися без відриву від виробництва
- Пропонує більшу гнучкість, ніж RPA
- Може обробляти неструктуровані дані
Слабкі сторони ШІ
- Дорога розробка
- Реалізація є дуже технічною
- Потребує великих наборів даних для навчання
2. Сильні та слабкі сторони RPA
Розглянемо деякі плюси та мінуси RPA для автоматизації
Сильні сторони RPA
- Точно автоматизує великооб’ємні завдання
- Економічно ефективний
- Швидко і легко впроваджувати
Слабкі сторони RPA
- Масштабування може бути складним
- Неможливо обробити неструктуровані дані
- Підходить лише для вузьких завдань
Тематичні дослідження RPA та штучного інтелекту
Мабуть, найпростіший спосіб зрозуміти вплив і можливості будь-якої технології – це вивчення конкретних прикладів. Тут ми представляємо кейси для RPA та штучного інтелекту, щоб показати, як вони можуть допомогти вашому бізнесу.
1. Дослідження кейсів RPA
Один з 30 найбільших банків США з активами понад 150 млрд доларів витрачав багато робочих годин на іпотечні процеси, включаючи введення даних, обробку документів, перевірку даних тощо. Окрім ручної праці, ці робочі процеси також були схильні до людських помилок. Банк співпрацював з Ernst & Young, щоб знайти рішення для підвищення продуктивності.
Вони використовували рішення RPA, яке можна легко інтегрувати в існуючу ІТ-інфраструктуру для виконання ручних завдань, пов’язаних з іпотекою. Результати були приголомшливими, включаючи 2-3-кратне підвищення ефективності, економію в 1 млн доларів і повне усунення помилок.
2. Приклад штучного інтелекту RPA
Розширення здоров’я це рішення для управління витратами на охорону здоров’я, що базується в Гейтерсбурзі, штат Меріленд. Вони допомагають своїм клієнтам з медичного страхування з інформацією про управління претензіями в галузі, яка відома своїми змінними цінами та здирницькими цінами. Робочі процеси були ручними, страховики надсилали заяви як в електронному, так і в паперовому вигляді. Обробка заяв у такий спосіб обмежувала їхню команду приблизно 75 заявами на день.
Скорочення часу на розгляд однієї претензії було проблемою. Однак, оскільки дані були неструктуровані, типове рішення RPA не спрацювало б. Їм потрібне було рішення, доповнене штучним інтелектом, зокрема, оптичним розпізнаванням символів і обробкою природної мови.
Впровадивши програмне забезпечення RPA + AI, вони перетворили паперові заяви на PDF, витягуючи відповідні дані перед тим, як надсилати цінову інформацію до своєї внутрішньої системи. В результаті рішення на 600% збільшилася кількість заяв, які вони обробляли щодня.
Як вибрати між RPA та AI?
Вибір між RPA та ШІ – це не стільки боротьба між двома видами технологій, скільки вибір процесів, які вам потрібно автоматизувати. RPA є найкращим вибором, якщо у вас стандартизовані робочі процеси, тоді як ШІ краще підходить для сценаріїв, де все трохи розмито.
Отже, краще запитати: “Які ситуації найкраще підходять для RPA, а які – для ШІ?”
Найкращий підхід тут – подумати про існуючий робочий процес, який ви хочете автоматизувати. Візуалізуйте його або складіть карту, розбивши процес на кроки. Проілюструємо це на кількох прикладах.
Сценарій 1
Ви працюєте бухгалтером у великій будівельній компанії. Однією з найбільш трудомістких частин вашого дня є облік витрат і забезпечення відшкодування підрядникам витрат на товари, придбані для виконання робіт. Працівники повинні завантажувати свої витрати на веб-портал, де ви їх фіксуєте та оновлюєте зарплатну відомість, щоб відобразити ці цифри.
Використовуйте RPA
Кроки тут передбачувані, а дані структуровані. Сходинки можуть виглядати приблизно так.
- Коли підрядники завантажують звіт про витрати, він запускає бота
- Бот відкриває таблицю витрат і отримує дані
- Бот фіксує суму та призначення і виставляє рахунок на відповідний рахунок
- Бот також відкриває програму розрахунку заробітної плати та зараховує суму на рахунок підрядника.
Сценарій 2
Знову ж таки, ви бухгалтер у великій будівельній фірмі. Ви маєте кілька рахунків у різних постачальників будівельних матеріалів. Наприкінці місяця вони надсилають вам рахунки електронною поштою. Однак кожна фірма має власні шаблони рахунків-фактур, а це означає, що дані неструктуровані.
Використовуйте ШІ
ШІ – це загальний термін для різних технологій, дві з яких – оптичне розпізнавання символів і обробка природної мови. Завдяки цим технологіям ви можете читати і розуміти рахунки-фактури, які з’являються у вашій електронній пошті, і перетворювати їх на структуровані дані. Після того, як ваш ШІ перетворить інформацію в структуровану електронну таблицю, ви можете використовувати RPA для виконання завдання і запису або навіть обробки рахунків-фактур.
Коли використовувати RPA, а коли – ШІ для автоматизації процесів: контрольний список
Ось короткий контрольний список, який допоможе вам зрозуміти, які процеси найкраще підходять для RPA, а які – для ШІ.
Використовуй RPA:
- Коли робочі завдання великі за обсягом, передбачувані та базуються на правилах
- Коли вхідні дані включають структуровані дані
- Коли результати процесу можна визначити на початку процесу
Використовуй штучний інтелект:
- Коли процеси дуже мінливі і вимагають певної форми пізнання, наприклад, прийняття складних рішень
- Коли вхідні дані включають неструктуровані дані
- Коли результат робочого процесу неможливо передбачити на початку процесу
Чи замінить штучний інтелект RPA?
У засобах масової інформації та серед деяких аналітиків існує стійкий наратив про те, що ШІ – це нестримна сила, яка прийде на зміну всьому, в тому числі і працівникам. Отже, що це означає для RPA? Чи замінить його теж ШІ?
Будь-які прогнози про те, що ШІ замінить RPA, ґрунтуються на неправильному розумінні відповідних технологій. Як ми вже з’ясували в цій статті, хоча обидві технології мають багато точок перетину, думати про них як про конкуруючі інструменти невірно.
Можливо, деяка плутанина виникає через те, що ШІ може доповнювати RPA. Однак це відрізняється від його заміни. Аналогічно, процеси RPA можуть бути ще більше спрощені за допомогою ШІ, але підструктура все одно залишається RPA.
Отже, хоча ШІ може замінити багато людських завдань, включаючи обов’язки, які зазвичай виконують RPA-боти, в майбутньому ці технології, швидше за все, працюватимуть разом, а не замінюватимуть одна одну.
RPA – це перший крок на шляху до гіперавтоматизації. Щоб досягти цієї мети, знадобляться технології штучного інтелекту, такі як машинне навчання та аналіз даних. Хоча штучний інтелект відіграватиме важливу роль у передачі переваг мислення вищого порядку для автоматизації, самі завдання будуть виконуватися ботами RPA. ШІ буде організовувати та спрямовувати RPA, а не замінювати його.
Майбутнє – це не роботизована автоматизація процесів проти штучного інтелекту, а роботизована автоматизація процесів і штучний інтелект.
Де AI та RPA сходяться
Є відома цитата Альберта Ейнштейна, яка говорить,
“Комп’ютери неймовірно швидкі, точні та дурні. Люди неймовірно повільні, неточні та геніальні. Разом вони потужніші, ніж можна собі уявити”.
Ця цитата проникає в саму суть того, в чому комп’ютери досягають успіху, і водночас підкреслює їхні обмеження. Коли справа доходить до мислення вищого порядку, такого як творчість, абстрактні міркування або прийняття складних рішень – або, по суті, до всього, що не передбачає виконання зазубрених, покрокових інструкцій – комп’ютери не можуть конкурувати з людським розумом. Багато в чому ШІ – це спроба подолати розрив між людьми та комп’ютерами і створити партнерство, яке поєднує в собі найкраще з обох світів.
Неймовірна сила, про яку говорив Ейнштейн, присутня у відносинах між ШІ та RPA. Здатність ШІ імітувати різні аспекти людського пізнання в поєднанні зі швидкістю і точністю RPA – це те місце, де обидва інструменти зближуються. Межі того, чого може досягти RPA, колись були проведені в точках, які вимагали прийняття рішень людиною. Однак доповнення цих систем штучним інтелектом усуває ці межі, дозволяючи компаніям автоматизувати ширший спектр завдань і отримати більше переваг.
Коли RPA і ШІ об’єднуються разом, вони створюють третю технологічну категорію, яка називається Інтелектуальна автоматизація (ІА) або Інтелектуальна автоматизація процесів (ІАП). У цьому сценарії “кращого з двох світів” компанії можуть використовувати інструменти RPA, які можуть навчатися на основі свого середовища за допомогою машинного навчання (ML).
Перевага полягає в тому, що ви можете нарощувати складність процесу, який хочете автоматизувати, оскільки ШІ допомагає усунути деякі вузькі місця, наприклад, роботу з неструктурованими даними або прийняття рішень.
Однією з найцікавіших сфер для конвергенції ШІ та RPA є
автоматизація тестування
. У нашому все більш оцифрованому світі програмне забезпечення та мобільні додатки продовжуватимуть вдосконалювати бізнес. Не минуло й 20 років, як смартфони стали звичним явищем. За цей час вони докорінно змінили наше життя, дозволивши нам залишатися на зв’язку та працювати у нові способи.
Ключем до цих досягнень є розробка програмного забезпечення. Однак, як відомо, це тривалий і дорогий процес. Інструменти автоматизації тестування на основі ШІ та RPA можуть допомогти скоротити час і гроші, необхідні для виведення продуктів на ринок.
Як AI та RPA покращують автоматизацію тестування
Автоматизація тестування програмного забезпечення Раніше це був ручний процес. Це було дорого і довго, і, зрештою, додало часу до життєвого циклу розробки. Однак це настільки критичний етап, що видавці та розробники не мали іншого вибору, окрім як вкладати ресурси в цей процес. Хоча ці проблеми та їхні симптоми існують і сьогодні, автоматизація тестування програмного забезпечення пропонує чудове рішення.
Автоматизація тестування передбачає використання спеціалізованого програмного забезпечення для перевірки та тестування комп’ютерних програм. Він зазвичай використовує графічні інтерфейси користувача (GUI) та інтерфейси прикладного програмування (API) для виконання різноманітних тестів, від наскрізного тестування до безперервної перевірки щойно зафіксованого коду.
Використання ШІ та RPA в тестуванні програмного забезпечення справді захоплююче. Деякі з очевидних переваг – це економія часу та грошей. Однак справжній потенціал полягає в можливості автономного виконання коду, який сам себе тестує, діагностує і лікує. Якщо додати до цього той факт, що інструменти генеративного ШІ здатні писати код, то можна сказати, що ми стоїмо на порозі особливого часу в історії людства.
Оскільки попит на швидкі випуски програмного забезпечення зріс за останні кілька років, підходи DevOps та Agile були доповнені CI/CD. Тепер автоматизація тестування за допомогою RPA та штучного інтелекту може мати подібний вплив. Така ситуація призвела до зростання кількості інструментів автоматизації тестування, деякі з яких ми розглянемо нижче.
Найкращі інструменти для автоматизації тестування у 2023 році
Ось деякі з найкращих інструментів автоматизації тестування на ринку.
Автентифікація
Autify – це інструмент автоматизації тестування на основі штучного інтелекту. Завдяки інтуїтивно зрозумілому інтерфейсу та функціям без коду Autify дозволяє командам QA тестувати в браузері. Інструмент може працювати з веб- і мобільними додатками та має самовідновлювальний ШІ. Autify легко інтегрується з інструментами CI/CD, Jenkins і навіть Slack.
AvoAssure
AvoAssure – це інструмент тестування без коду, який дозволяє автоматизувати тестування для нетехнічних команд. Продукт полегшує крос-платформне тестування для веб-, десктопних, мобільних пристроїв тощо. Нарешті, він має хороші функції звітності та багато можливостей для інтеграції.
Кипарис
Cypress – це наскрізний фреймворк для автоматизації тестування на основі JavaScript. Він був створений, щоб полегшити тестування веб-додатків. Простота – це ключ до Cypress, про що свідчить його струнка збірка та мінімальна кількість залежностей.
testRigor
testRigor – це надійне комплексне рішення для тестування. Інструмент автоматизації тестування не містить коду і підтримує веб-, мобільні та API. Тести, як правило, швидкі, стабільні та точні, а завдяки своїй крос-платформенній та крос-браузерній функціональності він поступово набуває все більшої популярності.
Драматург
Playwright – ще один популярний інструмент автоматизації тестування, створений для наскрізного тестування веб-додатків. Він є кросплатформенним і підтримує більшість рушіїв рендерингу та кілька мов програмування. Додайте до цього селектор коду Visual Studio та функцію мобільного емулятора, і ви зрозумієте, чому багато розробників миряться з його недостатньою зручністю для користувача.
Хоча п’ять інструментів, які ми перерахували вище, мають чудові можливості, їм не вистачає потужності сучасного рішення, яке поєднує в собі як RPA, так і автоматизацію тестування.
ZAPTEST пропонує найсучасніші інструменти автоматизації тестування та RPA. Обидві функції доступні за фіксованою вартістю з необмеженою кількістю ліцензій. Оскільки ми рухаємося до гіперавтоматизації та автоматизованої розробки програмного забезпечення, надійні інструменти тестування для настільних комп’ютерів, браузерів та мобільних додатків відіграватимуть вирішальну роль для розробників програмного забезпечення та компаній, що створюють програмне забезпечення на замовлення. ZAPTEST може допомогти вам на кожному кроці.
Майбутнє AI та RPA
Зараз має бути зрозуміло, що майбутнє ШІ та RPA взаємопов’язані. Обидві технології сприяють цифровій трансформації та дозволяють компаніям працювати більше, швидше та якісніше, звільняючи працівників для виконання творчих, ціннісних завдань.
Оскільки траєкторія до повної автоматизації продовжується, цікаво думати про те, куди рухається ця ракета. Цей напрямок – гіперавтоматизація.
Гіперавтоматизація це спосіб мислення. Він описує перспективу, де кожен процес, який можливо автоматизувати, автоматизовано. Значна частина цього майбутнього включатиме машинне навчання RPA. Оскільки діловий світ змінюється і стає все більш непередбачуваним, організаціям доведеться стати більш гнучкими, щоб залишатися конкурентоспроможними. Гіперавтоматизація уможливить ці коригування, одночасно підвищуючи точність і продуктивність, зменшуючи кількість помилок і забезпечуючи постійне обслуговування та персоналізацію клієнтів.
ШІ проти РПА: Заключні думки
Коли справа доходить до суті, різницю між ШІ та RPA можна коротко підсумувати. RPA імітує людські дії, тоді як ШІ імітує людське мислення. Жоден з інструментів не здатен відтворити людські дії чи думки в масштабі 1:1, але вони досить добре відтворюють їх, щоб допомогти бізнесу автоматизувати завдання зі швидкістю, точністю та можливостями, які значно перевищують типові людські здібності.
У світі людей ми потребуємо як мислення, так і дій. Саме поєднання цих способів буття допомогло людству будувати, творити і процвітати. Аналогічно ми можемо думати і про конвергенцію RPA та ШІ.
Коротше кажучи, штучний інтелект дозволяє нам використовувати і розширювати можливості RPA, щоб досягти нових і захоплюючих можливостей.
